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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于基因评价遗传算法的一维下料方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116663660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310652588.8，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种基于基因评价遗传算法的一维下料方法是由李鑫;薛桂香;王辉;陈宇昂;苗敬礼设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于基因评价遗传算法的一维下料方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于基因评价遗传算法的一维下料方法，通过将基因材料随机组合，可以直观地了解到每个基因的构成，同时也知道每根钢筋如何进行切割，在解码上花销的时间也就降低了，通过对染色体中的每一个基因进行评分，进而挑选出优秀的基因进行变异，最终更容易更快地得到最优解；利用新的变异方式，使得对个体的评估时间降低，加快了算法的收敛速度。

本发明授权一种基于基因评价遗传算法的一维下料方法在权利要求书中公布了：1.一种基于基因评价遗传算法的一维下料方法，其特征在于，所述下料方法包括以下步骤： S1、输入原材料长度Len、需要的钢筋零件长度l1,l2,···,ls、数量de1,de2,···,des、迭代轮数R、交叉概率pc、变异概率pm、收敛速率c，种群规模n，其中零件长度和数量一一对应，称可以使用的钢筋零件长度和数量信息为基因材料,以零件长度作为基因中的元素，de1,de2,···,des的值均小于等于Len，s为零件长度的种类数； S2、根据S1中的基因材料对种群进行初始化操作，并进行随机组合编码，具体过程是： S21、d1,d2,···,ds表示不同长度的零件实时数量，初始时令d1,d2,···,ds等于步骤S1输入的de1,de2,···,des；L表示原材料剩余长度，初始时令L等于Len； S22、判断出d1,d2,···,ds中哪些值大于0； S23、判断出l1,l2,···,ls中哪些值小于等于L； S24、挑选出同时满足步骤S22和步骤S23的基因材料； S25、从步骤S24得到的结果中随机挑选一个lr，将其所对应的dr减1并且更新原材料剩余长度L，即在原材料剩余长度L中减去所挑选的一个零件的长度； S26、紧接着重复执行S22-S25，直至原材料剩余长度L小于d1,d2,···,ds中不为0的l1,l2,···,ls中的最小值或者d1,d2,···,ds都等于0，记录此时随机挑选出的零件长度，分别记为lx,ly,···,lz； S27、将挑选出的lx,ly,···,lz与稳定标志位和复制标志位三部分共同组合成为个体染色体的一个基因，两个标志位在基因刚被组合起来的时候均置为False，两个标志位在基因被拆解后消失，但基因中的元素不会消失； S28、选取多根原材料，重复执行S22-S27，直至d1,d2,···,ds都等于0，得到的众多基因组合成为个体染色体，实现随机组合编码； S29、执行n次S21-S28，完成种群的初始化，其中n为种群规模； S3、依交叉概率pc进行交叉操作； S4、对种群中每个个体染色体的每个基因进行评分：找到个体中所有稳定标志位为False的基因，将每个稳定标志位为False的基因中的所有元素相加求和为suml，suml就是基因评分，选择出基因评分最大值的基因进行变异操作，选择个体染色体中基因评分最小值，利用基因评分最小值计算个体的适应度值，适应度函数f为： fk,minsuml＝k-1*Len+minsuml 其中：k为个体染色体中基因的个数，minsuml为个体染色体中最小的suml，Len为原材料长度； S5、若达到进化条件，则输出最优解，若没有达到进化条件，则根据适应度值按选择概率选择需要进行下一轮迭代的个体，适应度值越小被选择的概率越大。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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